Ed
há 6 meses
Vamos analisar cada alternativa: a. O erro do tipo I consiste em aceitar H0, sendo ela falsa. Falso. O erro do tipo I ocorre quando rejeitamos a hipótese nula (H0) quando ela é verdadeira. b. O erro do tipo II consiste em rejeitar H0, sendo ela verdadeira. Falso. O erro do tipo II ocorre quando não rejeitamos a hipótese nula (H0) quando ela é falsa. c. Para que a hipótese nula não seja rejeitada, o valor-P deve ser menor ou igual ao do nível de significância. Falso. Para não rejeitar H0, o valor-P deve ser maior que o nível de significância. d. O nível de significância é um valor calculado e serve para delimitar a área abaixo da curva onde faremos a análise de aceitar ou não H0. Falso. O nível de significância é um valor pré-estabelecido (geralmente 0,05 ou 0,01) que delimita a área onde rejeitamos H0, não onde aceitamos. e. Erros do tipo I ou do tipo II não indicam falhas no processo de amostragem. Verdadeiro. Esses erros são inerentes ao processo de teste de hipóteses e não necessariamente indicam falhas na amostragem. Com base na análise, a alternativa que contém a afirmação verdadeira é: e. Erros do tipo I ou do tipo II não indicam falhas no processo de amostragem.
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